仓储粮食中害虫活动声的提取与频谱分析

　　利用害虫在粮食中的活动声吃食和爬行声检测害虫的发生情况是近年来发展起来的种快速实用对其害虫种类的区分也是籍借于害虫活动声脉冲的强弱通过设定阈值记录声脉冲数来实现。而对害虫在粮食中的活动声信号的特征研究较少，郭敏等人研究了害虫在塑料膜上的爬行声，发现不同种类的害虫爬行声的强弱频率范围有明显的差别由于粮食吸收粮粒散射等因素，害虫活动声在传播过程中会降低能量。本研究以西北地区*常的粮食害虫黑菌虫和赤拟谷盗为例，通过建立害虫爬行声的无规声源模型，利用专业声卡对每种害虫多个在粮食中的爬行声进行数据采集和消噪处理，分析了害虫的爬行声信号特征。

　　1实验1.1主要仪器性能和样品0002，输出阻抗600专业肘44声卡频响范围2，2，000出，*采样率48让出，模数转换1815.普通耳机。计算机，1打，1幻，尸，2.4，0出，128内存，界，碑3，尸，达到专业声卡的*低配置要求内存64，印仙操作系统胃1以，98.隔声室平均隔声量22.粮罐圆柱形玻璃罐，高15，直径8.粮食样品小麦玉米。害虫样品黑菌虫，赤拟谷盗由西北农林科技大学昆虫研究所培养或鉴定。

　　1.2实验方法粮食中害虫爬行声的采集系统1.为了避免外界噪声的干扰，把装有粮食和害虫的粮罐以及麦克风放在隔声室中。实验时，把虫样品放在装有粮食的粮罐中，麦克风正对粮食面中央并离其35，通过声卡进行爬行声的声信号采集，并以。的格式存入计算机中。耳机的作用是监听声音以根据声信，收稿日期2005基金项目国家自然基金资助项目274047.

　　去，公这左工坐出号强弱声定采集的*佳时刻和持续时间。对每种声音样本采集30个，以便进行统计分析。

　　2爬行声信号提取隔声室计算机写机I声倍号再现对于相位变化具有定统计规律的两个无规声源成声场为=多1+九=久05，史，其中，=，户213152户1咖951+夕21咖於，这里952及5都随时间无规变化。由泛率取，粮食=押可得= 1.在段足够长的时间里，可以认为951矜在每瞬时也等几2之间的任值，则其平均值叼矜=即成无规声源，且除能量不同外，声特征与单个害虫的声特征是相同的。这样通过检测多个害虫爬行声来获得害虫在粮食中爬行声的信息，从而也能克服单个或少数量的害虫在粮食中爬行声很弱导致检测能力差的缺点。由于害虫爬行是随机的，检测时所有的或绝大多数的虫子能都活动起来的机会比较少，因此，只有当所有的害虫或绝大多数的害虫都活动起来才会出现明显的爬行声信。分别对黑菌虫成虫20个在小麦中和赤拟谷盗成虫20个在玉米中的爬行声进行了采集。采集过程中对信号进行了预放，采样频率22度280，相对湿度74.在衫1软件下，对害虫的原始爬行声进行了再现2.2中横轴采样点，纵轴声信号相对幢度下面若没有特别指明，轴的均与此中的相同，其中，3黑菌虫成虫在小麦中的爬行声，赤拟谷盗成虫在玉米中的爬行声。从2可看出，对所研究的声样本来说，黑菌虫爬行声信号在第7000和000点附近出现，赤拟谷盗成虫的爬行声在第8 000数据点附近出现。除此之外，个别地方还出现非常尖的脉冲。由于进行了预放大，本底噪声也相应被放大。特别是黑菌虫成虫的爬行声信号几乎淹没在噪声中。

　　2.2倍号消嗓处理个含噪的维声信号可为工0=0+，7为系数，40为噪声信号取决于实际噪声的类型，1为含噪声信号。对含噪声信号的处理，般是根据噪声类型进行的。本实验中噪声主要有两类，类是本底噪声。它主要来自于采集过程中电路内部的热噪声属于持续干扰噪声，其特点是幅度呈均匀分布，可以认为它基本具有各态历经性的广义平稳随机过程，有很宽的频率范围。另类噪声是突发性干扰噪声。主要由爬上粮罐壁的个别害虫突然掉下或粮粒之间的碰撞等环境噪声引起。此类噪声的特点是幅度大，持续时间短，其频率范围虽然也很宽但主要集中在高频段。而害虫爬行声信号的频率范围般处在较低频段。

　　2.2.1滤波器滤波消噪根据爬行声的频率特点，可采用滤波器滤波消噪。数字滤波器分为只滤波器和，1尺滤波器。前者容声卡I i侧馨灰埤易取得比较好的通带和阻带衰减特性，而且在相同的性能指标下，其阶次比后者要得多，延迟时间也比较长。，1尺滤波器稳定，可以实现线性相位和多带滤波且易于硬件实现本文要求滤波器应具有较好的通带和阻带衰减性，但对相位的要求不高而且是离线处理因此，考虑到害虫在粮食中的声频率般在50，l 500Hz之间，利用*小阶次估计法设计个通带频率2000Hz，采样频率22050Hz的IIR椭圆数字低通滤波器，需要说明的是较的采样频率采样仅仅消耗计算机较多的内存但不会丢失信号的高频成分。对信号进行滤波后3由3可看出，尖脉冲信号被滤掉，本底噪声也被定程度的减弱，信噪比明显提高。但本底噪声的依然存在说明信号频率与噪声频率相互有重叠。

　　2.22小波消噪小波消噪是通过对含噪信号进行分解后各层选取阈值进行量化处理达到消噪目的的。小波消噪的关键是阈值的选取，其选取原则有基于史坦的无偏似然估计阈值固定的阈值形式启发式阈值选择和极大极小原理选择的阈值4种6.小波消噪处理方法般有3种，强制消噪处理。该方法把小波分解结构中后的信号也比较平滑，但容易丢失信号的有用成份，默认阈值消噪处理。该方法通过计算出信号的默认阈值进行消噪处理。它对信噪比较高且噪声与信号谱频差别明显的信号比较有效，给定软或硬阈值消噪处理。在实际的消噪处理过程中，阈值往往可以通过经验公式获得，而且这种阈值比默认阈值更具有可信度。其阈值量化方法是，若用了了，阈值，则软阈值处理后信号为7处理后信号变为=工1了，即把信号的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为，大于阈值相对的谱频成分，本文选取较保守的基于81无偏风险估计的自适应阈值。经过计算，黑菌虫的爬行声信号的软阈值为，14，赤拟谷盗的爬行声信号软阈值为0.0197.小波选取5，分解层次5，使用全局阈值，且保持低频系数不变。对滤波后信号作进步的小波消噪4.可以看出利用小波给定阈值消噪处理后，本底噪声再次被消弱，信号更清晰，由也可以得到黑菌虫的爬行声持续时间大约0.2 3，而赤拟谷盗的约，45.而且反复试验发现，若通过改变参数继续降低本底噪声则必须以降低有用信号为代价。

　　采样点数父104个埋苌心05采样点盼4个黑菌虫在小麦中3黑菌虫在小麦中作赤拟谷盗在玉米中采样点数104个作赤拟谷盗在玉米中3爬行声功率谱以消噪后的信号为样本，进行功率谱估计首先进行数据截取。般来说，数据长度*小应为2的8次幂，即256，才能包含信号的全部信息，数据上限没有限制，只不过以2的整数次幂为长度运行速度较快。

　　选取2048个数据得出了爬行声的功率谱5.中横轴频率，纵轴代幅度。由可看出，爬行声的功率谱是些离散谱。黑菌虫在小麦中的频率范围，*高1 600，主频在205只2.赤拟谷盗在玉米中的爬行声频率，*高800，主频在350.从信号波形上看到，前者波形持续时间较窄，之所以有明显的区别不仅因为害虫种类不同，更重要的是由于粮食种类不同。

　　4结论同种害虫在同生长阶段，因其大小体能结构等的差异很小，在同种粮食中的爬行声的频率是相同的，由于其行为过程的随机性，多个害虫爬行可看成是无规声源。分别对20个黑菌虫成虫在小麦中和2，个赤拟谷盗成虫在玉米中的爬行声进行了数据采集。依据测量中噪声特征，综合利用滤波器和小波消噪提取出了清晰的爬行声信号。两种害虫爬行声的功率谱均是离散谱，黑菌虫在小麦中的爬行声主频在205.*高1600，赤拟谷盗在玉米中的爬行声频率，主频在350*8002.

　　曲铎率纽黑菌虫在小麦中馨毋铎率Hz作赤拟谷盗在玉米中郭敏，尚志远。利用声测报技术检测农产品害虫的新方法幻。陕西师范大学学报自然科学版，20029072.

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　　责任编辑潘春燕